Effect of microtopography on RADARSAT-1 and PALSAR backscattering from rock alteration products in the Curaçá Valley, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the influence of microtopography (root mean square height HRMS and correlation length LC) on RADARSAT-1 and phased array L-band synthetic aperture radar (PALSAR) backscattering coefficient (σ0) values from distinct rock alteration products of the Cu-rich district of Curaçá Valley, northeastern Brazil. The area is characterized by a semiarid environment, flat topography with rock outcrops and residual soils, and low to moderate Caatinga vegetation cover. The lithologies consist of Archean gneisses and granulites interbedded with mafic-ultramafic intrusives and upper Proterozoic marbles, schists, and phyllites. The images were acquired under distinct look azimuth and incidence angles and corresponded to four RADARSAT-1 images (F2, S2, and S7 ascending and S7 descending) and one PALSAR image (fine beam dual (FBD) descending). The research was based on the use of linear regression analyses, which showed a weak to moderate linear correlation between σ0 and HRMS and LC for both SAR data. HRMS was the most important microtopographic parameter influencing σ0, whereas LC played a secondary role. Regarding RADARSAT-1, the highest regression coefficient (R2) values were obtained for shallower incidence angles (S7), and this dependence increased from steeper to shallower incidence, regardless of changes in the look azimuth. For PALSAR, R2 was slightly higher than that for RADARSAT-1 and was related to cross-polarization. The investigation showed that backscattering for synthetic aperture radar (SAR) data from both RADARSAT-1 and PALSAR is not modulated in a predominant manner by the microtopographic variations of the geological surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».